北核新发文：“随机森林”胃癌预测模型选题

今日论文推荐阅读：
王青青,武文博,万绍平,张铃林,李玉婷 & 容丽楼.(2026).基于随机森林构建胃癌风险预测模型.护理研究,(07),1070-1080.

💎目的:
构建四川省胃癌风险预测模型并识别预测因子。

💎方法:
选取2021年7月—2022年8月四川省4所医疗机构确诊为胃癌的378例病人为病例组，选取同期体检的378名健康者为对照组，采用随机森林法构建胃癌风险预测模型，采用准确率、灵敏度、特异度、受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）、校准曲线、决策曲线（DCA）评价模型性能。

💎结果:
文化程度、职业、白肉摄入量、加工肉摄入量、粗粮摄入量、腌晒食品摄入量、饮食口味、饮食冷热度、进食速度、早餐情况、吸烟情况、饮酒情况、饮茶情况、浅表性胃炎疾病史、萎缩性胃炎疾病史、胃溃疡疾病史、高血压、高血脂、癌症家族史、性格是胃癌的独立影响因素。影响因素重要性评分前3位为：职业、文化程度、吸烟情况。预测模型的准确率为99.8%，灵敏度为100.0%，特异度为99.6%,AUC值为0.999[95%CI(0.998,1.000)]。预测模型校准曲线提示模型与实际观测结果存在较好的一致性；DCA曲线提示该模型预测胃癌具备良好的临床效用。

💎结论:
基于随机森林法构建的四川省胃癌风险预测模型具有较好的预测效能，有助于早期识别胃癌高危人群。

🦀🦀🦀

本文仅作学术交流分享之用，该论文和本文作者无利益关系，本文未经许可摘编引用，如有侵犯权利，请告知删除。

💎快速实现随机森林模型 视频课程推荐：
新课程《快速实现随机森林》

课程中给大家介绍R语言和JASP实现随机森林回归及分类。